空时分组码参数分析

在协议未知的条件下仅根据接收信号分析得到空时码的参数是MIMO系统盲接收中的重要技术.基于此应用背景对空时分组码的编码模型和接收信号模型进行研究,发现接收信号协方差矩阵的秩与空时分组码参数之间的关系,并由此利用随机矩阵理论的中噪声子空间最大特征值的概率分布求出信号协方差矩阵的秩,进而估得空时码参数.仿真结果表明,算法在未知码集的条件下不仅能够估计出空时分组码的码参数,还能够确定空时分组码的码块起点.     

基于软信息的分组交织和卷积码联合识别

针对非合作数字通信系统中分组交织和卷积码的盲识别问题,提出了一种基于软信息的信道编码识别方法.该方法利用软信息建立了符合度的概念,首先利用采样序列的总符合度实现交织行数和卷积码校验向量的识别;然后通过每路采样序列平均符合度的变化规律实现交织起点行坐标的识别;最后根据解交织后数据的符合度实现交织列数和交织起点列坐标的识别.仿真结果表明,本文算法能在较高误码率下实现分组交织和卷积码的盲识别,与硬判决算法相比,达到较高正确率时,本文算法具有约5dB的信噪比增益.     

基于最小二乘代价函数的卷积码盲识别方法

卷积码的盲识别是级联码、Turbo码等高性能编码盲识别的基础，这要求卷积码盲识别方法具有较高的抗噪能力.使用接收解调的软判决信息是提高抗噪能力的关键.本文首先通过理论分析，从概率分布的角度解释现有软判决方法抗噪能力不足的原因，即汉明重量较小的候选解向量会严重削弱现有方法的识别正确概率.然后，提出一种基于最小二乘代价函数的解决方案，理论证明它能够有效减轻汉明重量对识别性能的影响.最后，通过仿真实验，对理论分析的结论进行验证.理论和实验表明，所提的新方法能将卷积码盲识别的抗噪能力提升约1dB.     

利用帧同步码的卷积交织器快速盲识别方法

为实现前向纠错,数字无线通信系统广泛采用信道编码技术.信道编码盲识别是对编码参数的逆向识别.已有的利用帧同步码的卷积交织器盲识别方法运算复杂度较高,无法识别交织深度起点参数,并会在某些交织器参数和帧长条件下失效.已有方法的主要运算量存在于对交织序列帧同步码周期的盲识别步骤中.本文通过去除该步骤中存在的大量重复运算,得到了帧同步码周期的低复杂度盲识别方法;在此基础上,提出对交织序列的分段累加序列进行循环解卷积交织,在恢复帧同步码的同时识别交织参数.所提方法可在任意交织器和帧长条件下,实现对全部交织参数的识别.理论分析和仿真实验表明,新方法能够比已有方法节省约50%直至90%以上的运算量,同时抗噪能力显著提升2dB以上,在认知无线电等领域具有重要应用价值.     

一种Turbo码随机交织器的迭代估计方法

信道编码参数分析是对编码参数的逆向分析和估计,是智能通信、信号截获等领域的关键技术之一。Turbo码在通信系统中应用广泛,其交织参数估计问题十分重要。针对Turbo码的随机交织器,提出一种基于Turbo译码器软输出之间相关性判决的迭代估计算法。该算法利用接收解调的软判决序列,克服了现有方法仅针对特定交织结构以及因使用硬判决而导致容错能力低的缺点。仿真结果表明,在低信噪比条件下,该算法具有更好的性能和相对低的复杂度。     

误码条件下LDPC码参数的盲估计

针对非合作信号处理中LDPC码（Low-Density Parity-Check）的盲识别问题,提出了一种容错能力较强的开集识别算法.该算法通过对码字矩阵进行高斯约旦消元找到汉明重量较小的"相关列",并根据"相关列"中所包含的约束关系求得LDPC码的校验向量,然后剔除"相关列"中为"1"位置对应的错误码字.若根据高斯约旦消元求校验向量和剔除错误码字进行迭代无法得到更多校验向量,则对得到的这些校验向量进行稀疏化,再进行译码纠错.最后,综合利用校验向量的求解,错误码字的剔除,校验向量稀疏化,LDPC码译码进行迭代,实现LDPC码校验矩阵的有效重建.仿真结果表明,对于IEEE 802.16e标准中的（576,288）LDPC码,在误比特率为0.0022时,本文算法仍可以达到较好的识别效果.     

一种利用软判决的信道编码识别新算法

 现有的信道编码识别方法通常利用解调输出的硬判决序列来进行,其容错能力有待提高.本文针对低信噪比的接收信号,提出了一种利用软判决的编码识别新算法.该算法基于含错方程模型,以方程成立的概率作为衡量解向量性能的量度,从而求解方程,完成识别.对数似然比(LLR)代数的使用使得算法具有简单的形式.仿真实验表明,与基于Walsh-Hadamard变换的传统算法相比,新算法提高了识别性能,且信噪比越低,性能提高越显著.